【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）基于離線簽名識(shí)別的身份認(rèn)證技術(shù)研究-計(jì)算機(jī)圖形學(xué) 模式識(shí)別

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 碩士研究生學(xué)位論文 論文題目 基于離線簽名識(shí)別 的身份 認(rèn)證技術(shù)研究 作者姓名 導(dǎo)師姓名 董蘭芳 王 洵 專(zhuān)業(yè)名稱(chēng) 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 研究方向 計(jì)算機(jī)圖形學(xué) 模式識(shí)別 完成時(shí)間 20 年 5 月 摘要 離線手寫(xiě)簽名像在我國(guó)廣泛使用的印章一樣，作為一種公認(rèn)的 身份 標(biāo)志方式已經(jīng)有很長(zhǎng)的歷 史了，至今仍在社會(huì)生活中扮演 著 重要的角色 。 在商務(wù)、司法、金融、保險(xiǎn)等眾多領(lǐng)域中都大量使用 到離線 簽名。 本論文 針對(duì) 離線簽名的計(jì)算機(jī)自動(dòng) 鑒 別問(wèn)題進(jìn)行了有益的探索和研究， 所完成的工作 主要包括以 下 幾個(gè)方面 ： 1） 回顧了個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)，對(duì)基于生物特征識(shí)別 （ 的個(gè)人身份認(rèn)證的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)作了總結(jié)。 2） 分析了離線簽名鑒別的主要問(wèn)題和難點(diǎn)，并 調(diào)研 已有的離線簽名識(shí)別 方法，對(duì)這些方法從簽名表示和分類(lèi)判決機(jī)制兩個(gè)方面加以分類(lèi) ， 總結(jié)其優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn) 和 性能 。 在此基礎(chǔ)上將我們的 工作 重點(diǎn) 定位在簡(jiǎn)單偽造簽名的鑒別 上 。 3） 解決了 將 隱馬爾可夫模型 （ 應(yīng)用到離線簽名鑒別的問(wèn)題 。這里通過(guò)一種簡(jiǎn)化的、處理多維離散觀察符號(hào)的方法，使得 離散隱馬爾可夫模型 可以同時(shí) 接收 多種不同的特征 序列 。此外，我們 還 借鑒語(yǔ)音識(shí)別中處理不同說(shuō)話者的辦法， 解決了認(rèn)證系統(tǒng)識(shí)別率隨時(shí)間推移而下降的問(wèn)題 ，使認(rèn)證系統(tǒng)具有良好的學(xué)習(xí)能力與自適應(yīng)性 。 4） 研究了適合于隱馬爾可夫模型應(yīng)用的離線簽名特征提取，尤其是中文簽名的特征提取 ，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估了幾種簽名的分類(lèi)能力。 5） 完成了一個(gè)基于 二維 隱馬爾可夫模型的 中文離線簽名認(rèn)證實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)該 系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)評(píng)估驗(yàn)證了 本文 的 思想 。該系統(tǒng) 也 可以作為下 一步研究 工作 的實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 。 關(guān)鍵詞： 離線 簽名鑒別 ，隱馬爾可夫模型 as an a In an in of 1） We of we of an 2） in of an on we to on of 3） to of a of MM of at as we a to of MM 4） To we of of of 5） a 2MM of be as an of 目錄 第一章 緒論 . 1 物特征識(shí)別的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì) . 2 型的生物特征識(shí)別技術(shù) . 3 紋識(shí)別 . 3 臉識(shí)別 . 4 膜識(shí)別 . 5 話人識(shí)別 . 6 跡鑒別 . 7 物特征識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì) . 8 線簽名識(shí)別的基本問(wèn)題 . 8 線簽名鑒別技術(shù)的分類(lèi)比較 . 10 名表示 . 10 名分類(lèi)機(jī)制 . 12 線簽名鑒別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) . 13 文后面的組織結(jié)構(gòu) . 13 第二章 使用隱馬爾可夫模型進(jìn)行簽名鑒別的理論基礎(chǔ) . 15 馬爾可夫模型的基本概念 . 15 散馬爾可夫過(guò)程 . 15 馬爾可夫模型 . 16 、球?qū)嶒?yàn) . 16 組成元素及分類(lèi) . 17 三大問(wèn)題 . 18 名認(rèn)證系統(tǒng)相關(guān)的兩個(gè)問(wèn)題的求解算法 . 19 分算法 . 19 型訓(xùn)練 . 22 法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)的問(wèn)題 . 23 型的選擇 . 23 用多個(gè)簽名樣本訓(xùn)練模型 . 25 算中的下溢問(wèn)題 . 25 第三章 使用 簽名認(rèn)證方法 . 26 名鑒別系統(tǒng)的工作原理 . 26 輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 . 27 處理 . 27 征抽取 . 27 立觀察符號(hào)序列 . 28 模 . 29 型選擇 . 29 的形狀 . 29 察符號(hào) . 30 型訓(xùn)練 . 30 策過(guò)程 . 31 理小訓(xùn)練集與字體變化的影響 . 32 能評(píng)估 . 33 第四章 一個(gè)基于二維 中文離線簽名認(rèn)證系統(tǒng) . 34 名特征研究 . 34 分策略 . 34 于劃分策略的特征提取 . 35 素強(qiáng)度特征 . 37 部?jī)A斜方向特征 . 37 部紋理特征 . 38 征分類(lèi)能力評(píng)估 . 39 用二維 中文簽名認(rèn)證系統(tǒng) . 40 據(jù)準(zhǔn)備 . 40 型訓(xùn)練 . 41 策過(guò)程 . 42 驗(yàn)評(píng)估 . 42 驗(yàn)一 . 43 驗(yàn)二 . 43 論 . 44 第五章 結(jié)束語(yǔ) . 45 參考文獻(xiàn) . 47 致謝 . 51 攻讀碩士期間發(fā)表的論文 . 52 - 1 - 第一章 緒 論 生活中 我們常會(huì)遇到這樣的情況： 出入某個(gè)單位、去銀行取款、登陸計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 或者 進(jìn)行網(wǎng)上交易時(shí)，都 被要求證明自己的身份。這就是身份鑒別。 身份鑒別根據(jù)目標(biāo)的不同分兩種類(lèi)型：身份鑒定和身份識(shí)別。所謂 身份鑒定 ，就是要確認(rèn)用戶(hù)聲稱(chēng)的身份與其真實(shí)身份是否一致，回答“他是某人嗎”的問(wèn)題 。而 身份識(shí)別 ，則是要從眾多候選中指出用戶(hù)的真實(shí)身份，回答“他是誰(shuí)”的問(wèn)題。本文所討論的問(wèn)題 都 屬于身 份鑒定的范疇。 在現(xiàn)代社會(huì)中，隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，信息安全越來(lái)越顯示出前所未有的重要性。 身份鑒定 則是保證系統(tǒng)安全的必要前提 。 在金融、國(guó)家安全、司法、電子商務(wù)、電子政務(wù)等應(yīng)用領(lǐng)域，都需要 進(jìn)行 準(zhǔn)確的身份鑒定。比如某人是否有權(quán)進(jìn)入安全系統(tǒng)、是否有權(quán)進(jìn)行特定交易、是否是合法居民，為部門(mén)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置口令和密鑰進(jìn)行保護(hù)，等等。 傳統(tǒng)的個(gè)人身份鑒定是通過(guò)把身份認(rèn)證問(wèn)題轉(zhuǎn)化為鑒定 標(biāo)識(shí)個(gè)人身份的事物來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 所使用的 事物 主要有兩類(lèi) ： 一種是信物 ，如證件、印章； 另一種是 知識(shí)，如口令、密 碼 等。 這類(lèi)身份鑒定方式最嚴(yán)重 的問(wèn)題是 “認(rèn)物不認(rèn)人” ：證件、印章等一旦被盜取，不法分子就可以利用這些信物為所欲為；同樣的，口令和密碼也可以破解、被壞人利用。 通過(guò)鑒定標(biāo)識(shí)性 事物 來(lái)鑒定個(gè)人身份這種方法除不安全之外，還給我們的生活帶來(lái)了諸多不便：證件、印章等物品不易攜帶、會(huì)丟失、使用過(guò)多或者使用不當(dāng)會(huì)造成損壞；使用口令和密碼則使我們?cè)谏钪行枰洃浽絹?lái)越多的東西，比如信用卡號(hào)、銀行帳號(hào)、身份證號(hào)、網(wǎng)絡(luò)登錄號(hào)，等等，我們可能會(huì)被這些東西攪得心煩意亂。因此傳統(tǒng)的個(gè)人身份鑒定技術(shù)正變得越來(lái)越不適應(yīng)現(xiàn)代科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步 【 1, 2】 。 生物特征 識(shí)別 技術(shù) (興起為安全、高效、簡(jiǎn)單的身份鑒定提供了新的途徑。所謂生物特征識(shí)別是指通過(guò)計(jì)算機(jī)利用人體所固有的生理特征或行為特征進(jìn)行個(gè)人身份認(rèn)證 【 1, 2, 3】 。生理特征和行為特征統(tǒng)稱(chēng)為生物特征。人的生理特征多是與生俱來(lái)、先天性的，如指紋、基因、眼部特征（視網(wǎng)膜、虹膜）等；行為特征則是習(xí)慣使然，多為后天的，如說(shuō)話聲音、步態(tài)、筆跡等等。 - 2 - 人們可能遺忘或丟失他們的卡片或密碼，卻不可能遺忘或丟失自己的生物特征。而且生物特征可以“隨身攜帶”，隨時(shí)隨地使用。最重要的是，生物特征具有良好的防偽性能， 既不能盜取，也不易模仿。正是由于具有這些優(yōu)點(diǎn)，基于生物特征識(shí)別的個(gè)人身份鑒定作為一種安全、可靠、有效的新一代身份鑒定技術(shù)，正越來(lái)越受到人們的重視，并逐步進(jìn)入社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。 基于離線手寫(xiě)簽名的身份識(shí)別也屬于 生物特征識(shí)別 的范疇 ， 不同的是， 離線手寫(xiě)簽名作為一種公認(rèn)的 身份 標(biāo)志 已經(jīng)有很長(zhǎng)的歷史了， 就 像在我國(guó)廣泛使用的印章一樣。 時(shí)至今日，這種身份識(shí)別方式 在社會(huì)生活 中仍然 扮演 著 重要的角色 ，比如在商務(wù)、司法、金融、保險(xiǎn)等眾多領(lǐng)域中都大量使用到離線簽名。 本論文 針對(duì)離線簽名的計(jì)算機(jī)自動(dòng) 鑒別 問(wèn)題進(jìn)行了有益的探索和研究。 在 前期的調(diào)研中，我們 首先對(duì)身份認(rèn)證技術(shù)， 主要 是基于生物特征識(shí)別的身份認(rèn)證的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)作了總結(jié) ， 然后分析 了 離線簽名鑒別的主要問(wèn)題和難點(diǎn)，并 對(duì) 已有的 方法 進(jìn)行分類(lèi) 比較。在此基礎(chǔ)上，我們 將 隱馬爾可夫模型 （ 用到離線簽名鑒別 上來(lái) ， 這里通過(guò)一種簡(jiǎn)化的、處理多維離散觀察符號(hào)的方法，使得離散隱馬爾可夫模型可以同時(shí)接收多種不同的特征序列 ，此外還借鑒語(yǔ)音識(shí)別中處理不同說(shuō)話者的辦法，解決了認(rèn)證系統(tǒng)識(shí)別率隨時(shí)間推移而下降的問(wèn)題，使認(rèn)證系統(tǒng)具有良好的學(xué)習(xí)能力與自適應(yīng)性 。同時(shí)，我們還 研究了適合于隱馬爾可夫模型應(yīng)用的離線簽名特征提取，尤其是中文簽名的特征提取，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估了幾種簽名的分類(lèi)能力 。最后本文 設(shè)計(jì) 完成了一個(gè)基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認(rèn)證實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)該系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)評(píng)估驗(yàn)證了本文的思想 。 這一章我們首先介紹生物特征識(shí)別技術(shù)，然后討論離線簽名識(shí)別的基本問(wèn)題和技術(shù)難點(diǎn)，再簡(jiǎn)要介紹和分析已有的典型離線簽名識(shí)別算法，最后是本文的組織結(jié)構(gòu)。 物特征識(shí)別的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì) 圖 些特征可以分為兩類(lèi)：生理特征和行為特征。人體固有的 生理特征包括面部特征、指紋、手型、基因、眼部特征（視網(wǎng)膜、虹膜）、靜脈血管模式等。它們不隨客觀條件和主觀意 - 3 - 愿而改變，因此可以用于身份鑒定。語(yǔ)音識(shí)別、筆跡識(shí)別、擊鍵分析等則屬于基于行為特征的生物識(shí)別。行為特征反映的是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，不同的人有不同的特點(diǎn)和習(xí)慣，因此也可以用來(lái)鑒定身份。 圖 些典型的生物特征 (a)指紋 (b)人臉 (c)臉部溫譜 (d)虹膜 (e)視網(wǎng)膜 (f)手型 (g)手部靜脈血管 (h)聲音 (i)簽名 型的生物特征識(shí)別技術(shù) 下面簡(jiǎn)要介紹幾種典型的生物特征識(shí)別技 術(shù)，包括指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、話音識(shí)別和筆跡識(shí)別。 紋識(shí)別 指紋識(shí)別技術(shù)是目前國(guó)際公認(rèn) 應(yīng)用最廣泛 、 易用性最高的 身份 認(rèn)證技術(shù) 。在眾多生物識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別到目前為止也是唯一被法律認(rèn)可、可以自動(dòng)識(shí)別的一種成熟的技術(shù)。 指紋是手指末端正面皮膚上凹 凸 不平的紋路 ， 這些紋路的存在增加了皮膚表面的摩擦力，使得我們能夠用手來(lái)抓起重物。 指紋 蘊(yùn)涵 著 大量的信息 ， 在圖案、斷點(diǎn)和交叉點(diǎn)上各不相同，信息處理中將它們稱(chēng)作 “ 特征 ”。 醫(yī)學(xué)證明 ， 這些特征對(duì)于每個(gè)手指都是不同的，而且具有唯一性和永久性 ?；谶@一點(diǎn)， 我們 就可以把一個(gè)人同他的指紋對(duì)應(yīng)起來(lái)，通過(guò)比較他的指紋特征和預(yù)先保存的指紋特征 來(lái)鑒別 他的真實(shí)身份。 除了唯一性和永久性之外， 自動(dòng)指紋識(shí)別還 具有 其它 許多獨(dú)到的信息安全優(yōu)點(diǎn)：一個(gè)人的十指指紋皆不相同，這樣可以方便地利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令，提高系統(tǒng)的安全性 ； 指紋識(shí)別中使用的模板并非最初的指紋圖，而是由指紋圖中提取的關(guān)鍵特征，這樣既使 得 系統(tǒng)對(duì)模板庫(kù)的 - 4 - 存儲(chǔ)量較小 又 保護(hù)了使用者的個(gè)人隱私 ，同時(shí) ，對(duì)輸入的指紋圖提取關(guān)鍵特征后，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，便于實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn)，支持計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)功能。 指紋識(shí)別技術(shù)主要包括讀取指紋圖 像、提取特征 和 模式匹配 三部分 【 4, 5, 6】 。首先通過(guò)指紋讀取設(shè)備讀取到人指紋的圖像，再對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，使之更清晰。接下來(lái)進(jìn)行特征提取 。 指紋特征提取算法由以下三步組成 ： 1) 方向場(chǎng)估計(jì)，對(duì)輸入圖像的方向場(chǎng)進(jìn)行估計(jì)，確定可用區(qū)域； 2) 脊特征提取，提取脊特征并進(jìn)行細(xì)化； 3) 細(xì)節(jié)檢測(cè)及后處理，從細(xì)化的脊特征圖中提取細(xì)節(jié)，確定脊特征參數(shù)。 指紋識(shí)別軟件建立指紋的數(shù)字表示特征， 從指紋上找到被稱(chēng)為“ 細(xì)節(jié)”（ 數(shù)據(jù)點(diǎn)，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標(biāo)位置。有的算法把節(jié)點(diǎn) 和方向信息組合產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，這些方向信息表明了各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系 【 7】 ，也有的算法針對(duì)整幅指紋圖像進(jìn)行處理 【 8】 。把兩個(gè)指紋的模板進(jìn)行比較，計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果，從而達(dá)到鑒別個(gè)人身份的目的。 指紋識(shí)別具有很好的可靠性，目前在刑偵領(lǐng)域、人口安全系統(tǒng)以及駕照注冊(cè)等方面應(yīng)用十分廣泛。但是，指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是通過(guò)將輸入的指紋與數(shù)據(jù)庫(kù)里的指紋相比較從而實(shí)現(xiàn)識(shí)別的，因此它要求數(shù)據(jù)庫(kù)的容量足夠大，而且要求不斷更新 （例如美國(guó) 億條的指紋紀(jì)錄）。另外，實(shí)驗(yàn)表明指紋識(shí) 別系統(tǒng)的輸入傳感器對(duì)大約 5%的人的指紋不能提供足夠高質(zhì)量的指紋圖像以用于識(shí)別。其原因包括手指上的皮膚有傷疤、有繃帶包扎、長(zhǎng)繭、皮膚干燥、干濕度、病態(tài)的皮膚、老皮膚、特別光滑的皮膚、手指窄小和輸入傳感器受污染等都會(huì)影響指紋的識(shí)別效果。 臉識(shí)別 人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)作為一種重要的個(gè)人身份鑒別方法，可以廣泛地應(yīng)用于公安部門(mén)的犯人檔案管理、犯人辨認(rèn)查找、刑偵破案、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)議、人機(jī)交互系統(tǒng)、證件核對(duì)、保安監(jiān)視、通道控制乃至出納機(jī)等多種場(chǎng)合。與其他身份鑒別方法相比， 人臉識(shí)別具有直接、友好、方便和魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，人臉自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題的研究具有重大的實(shí)用價(jià)值 。 人臉識(shí)別系統(tǒng)的 工作流程一般是這樣的 【 9】 ： 首先，由傳感器 （ 如 5 - 像機(jī) )捕獲人臉圖像； 然后 經(jīng)預(yù)處理來(lái)提高圖像的品質(zhì)；再根據(jù)人臉檢測(cè)來(lái)定位人臉并將人臉圖像設(shè)置成預(yù)先定義的尺寸；特征提取用于抽取有效特征以降低原模式空間的維數(shù)，分類(lèi)器則根據(jù)特征來(lái)做出決策分類(lèi)。 設(shè)計(jì)一個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng) 非常復(fù)雜而困難。造成這種困難的因素是多方面的。首先，人臉是一個(gè)存在部分變 形的三維固體表面，因此人臉不是剛體，存在彈性形變。其次， 不同的光照 、臉部表情、視角、年齡、是否戴眼鏡、是否有臉部毛發(fā)和化妝品等條件下攝取的 人臉圖像是不同的 。第三，人臉圖像是一個(gè)復(fù)雜、具有非 常高的維數(shù)的視覺(jué)刺激，這與計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中使用的其它人工刺激有很大區(qū)別 。 人臉自動(dòng)識(shí)別的研究大致可以分為如下幾個(gè)方面：人臉檢測(cè)（ ，即從各種不同的場(chǎng)景中檢測(cè)出人臉的存在并確定其位置；人臉表征（ ， 即采取某種表示方式表示檢測(cè)出的人臉和數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知人臉；人臉識(shí)別（ ， 即將已檢測(cè)到的待識(shí)別 的人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知人臉進(jìn)行比較匹配，得出相關(guān)信息；表情分析（ ， 即對(duì)待識(shí)別人臉的表情信息（快樂(lè)、悲傷、恐懼、驚奇等）進(jìn)行分析，并對(duì)其加以歸類(lèi)；生理分類(lèi)（ ， 即對(duì)待識(shí)別人臉的生理特征進(jìn)行分析，得出其種族、年齡、性別、職業(yè)等相關(guān)信息。 人臉識(shí)別方法主要有：基于側(cè)面人臉幾何特征的方法、正面人臉特征方法、正面人臉特征和側(cè)面人臉特征的混合法、模板匹配法、主元分析法、等密度線圖法、多模板相關(guān)方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模板匹配法等。 膜識(shí)別 使用虹膜進(jìn)行身份鑒別是近年來(lái)研究的又一熱點(diǎn)。虹膜是瞳孔與鞏膜間的環(huán)形可視部分 ， 由一種隨瞳孔直徑的變化而拉伸的復(fù)雜的纖維狀組織 構(gòu)成。沒(méi)有任何虹膜的 形狀是完全相同的，即使是同一個(gè)人的左眼和右眼的虹膜形狀也不相同，并且這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)在人的一生中幾乎不發(fā)生變化。 因而因此虹膜具備區(qū)別個(gè)體的條件。 基于虹膜的身份鑒別系統(tǒng)由以下幾部分組成：虹膜獲取、虹膜圖像預(yù)處理、虹膜特征提取、匹配與識(shí)別。 在虹膜識(shí)別系統(tǒng)中，首先用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)捕獲登錄者的眼睛圖像，然后分割提取出虹膜圖像，同時(shí)加以校準(zhǔn)，再對(duì)其進(jìn)行特征的提 取 - 6 - 與編碼，最后把編碼與數(shù)據(jù)庫(kù)中的允許登錄者的虹膜編碼作比較（進(jìn)行模式識(shí)別），得出是拒絕還是接受。 自動(dòng)虹膜識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一就是要高質(zhì)量地捕獲虹膜圖像。因?yàn)楹缒っ娣e很小，顏色灰黑，所以要獲得細(xì)節(jié)清晰、對(duì)比度高的虹膜圖像并非易事。 在捕獲了眼睛的圖像之后，要 精確定位虹膜的內(nèi)緣、外緣邊界 。為了提取圖象特征，可采用 10】 。虹膜的形狀可視為一個(gè)圓環(huán)（雖 然由于眼瞼的遮掩，虹膜外緣可能不會(huì)是一個(gè)理想的圓而呈拋物線）， 只要適當(dāng)調(diào)整 換的閥值及搜索半徑的范圍， 就 可 以 準(zhǔn)確 的 提取到虹膜的圓心及其半徑 。在找出虹膜的圓心和半徑后，繼續(xù)采用系統(tǒng)的處理方法，準(zhǔn)確地隔離出虹膜。 在對(duì)提取出的虹膜圖像進(jìn)行編碼 之前還 應(yīng)進(jìn)行“校準(zhǔn)”。這是因?yàn)檠劬D像在被捕獲時(shí)，不可避免地存在“偏移”（ “旋轉(zhuǎn)”（ “縮放”（ 現(xiàn)象。 人的虹膜具有大約 266 項(xiàng)可檢測(cè)到的特征。為了提取這些空間信息， 需要 利用一系列濾波器對(duì)虹膜圖像進(jìn)行分解，并從中提取編碼信息 【 11】 。獲得了虹膜圖像的編碼后，就要對(duì)編碼作識(shí)別，以確定拒絕或接受登錄者。 盡管虹膜掃描識(shí)別系統(tǒng)能夠取得很高的識(shí)別率，但也存在如下的缺點(diǎn)：一個(gè)最為重要的缺點(diǎn)是它沒(méi)有進(jìn)行過(guò)任何的測(cè)試，當(dāng)前的虹膜識(shí)別系統(tǒng)只是用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理進(jìn)行小規(guī)模的試驗(yàn)，而沒(méi)有進(jìn)行過(guò)現(xiàn)實(shí)世界的唯一性認(rèn)證的試驗(yàn)；很難將圖像獲取設(shè)備的尺寸小型化；因聚焦的需要而需要昂貴的高分辨率攝像頭；鏡頭可能會(huì)使圖像畸變而使得可靠性大為降低；黑眼睛極難讀取；需要一個(gè)比較好的光源 ，等等 。 虹膜識(shí)別的應(yīng)用前景非常廣泛。在國(guó)外已經(jīng)有很多基于虹膜識(shí)別的身份鑒定系統(tǒng)投入使用。比如英國(guó)倫敦希思羅機(jī)場(chǎng)已使用了虹膜識(shí)別系統(tǒng)，美國(guó)一些銀行的營(yíng)業(yè)部?jī)?nèi)也啟用了虹膜識(shí)別系統(tǒng)，儲(chǔ)戶(hù)來(lái)辦理業(yè)務(wù)時(shí)，一臺(tái)攝像機(jī)首先對(duì)儲(chǔ)戶(hù)的眼睛進(jìn)行掃描 ，然后將掃描圖 像 轉(zhuǎn)化 成 數(shù)字信息與數(shù)據(jù)庫(kù)中的資料核對(duì)，以查驗(yàn)用戶(hù)的身份，儲(chǔ)戶(hù)自己無(wú)需攜帶銀行卡也無(wú)需記憶密碼就可以辦理業(yè)務(wù)。 話人識(shí)別 說(shuō)話人識(shí)別可分為說(shuō)話人確認(rèn)和說(shuō)話人辨認(rèn)，這兩者有很多相似之處， 又有很大的區(qū)別。 在這兩種處理中，都需要說(shuō)話人講一句或幾句試驗(yàn)短句，對(duì)它們進(jìn) - 7 - 行某些測(cè)量，然后計(jì)算量度矢量與存儲(chǔ)的參考矢量之間的一個(gè)（或多個(gè)）距離函數(shù)。因此按信號(hào)處理形式來(lái)講，這兩者是相似的，主要區(qū)別在判決邏輯上。 下圖是說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的處理框圖： 圖 話人識(shí)別系統(tǒng)的處理過(guò)程 利用語(yǔ)音識(shí) 別說(shuō)話人具有這些優(yōu)點(diǎn)： 語(yǔ)音信號(hào)獲取方便，并且可以通過(guò)電話進(jìn)行鑒別；不依賴(lài)于特定文字 ， 具有很高的安全性。 但是 在有噪聲的環(huán)境中 ， 如公共場(chǎng)所或經(jīng)過(guò)電話線時(shí) ，語(yǔ)音信號(hào)所 發(fā)生 的 變化的聲學(xué)特性等使其識(shí)別的效果不可靠。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)人們?cè)诟忻皶r(shí)變得嘶啞的聲音也是敏感的；另外，同一個(gè)人的磁帶錄音也能欺騙語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。這些原因 都 使 得 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用范圍受到很大的限制。 跡 鑒 別 筆跡鑒別在政府、法律、貿(mào)易中被廣泛的用來(lái)鑒定個(gè)人身份。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和普及，筆跡鑒別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域更為寬廣，已經(jīng)突 破了原有的應(yīng)用范圍，比如計(jì)算機(jī)登陸、信用卡簽名、電子商務(wù)等等。筆跡是一種行為特征，受寫(xiě)字人身體和情緒的影響很大。而且易于模仿，有時(shí)模仿出來(lái)的筆跡可以達(dá)到亂真的地步。因此用計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行筆跡識(shí)別是非常困難的問(wèn)題。 計(jì)算機(jī)筆跡鑒別分 為 在線和離線兩類(lèi)。離線筆記鑒別的對(duì)象是在紙等書(shū)寫(xiě)介質(zhì)上書(shū)寫(xiě)的字符，通過(guò)掃描儀和攝像機(jī)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能處理的數(shù)字信號(hào)；在線筆跡鑒別則通過(guò)專(zhuān)用的書(shū)寫(xiě)筆和數(shù)字板采集書(shū)寫(xiě)信號(hào)，不僅可以記錄筆跡圖像，也可以記錄書(shū)寫(xiě)壓力、速度等信息。 隨著 在線 筆跡采集設(shè)備的不斷進(jìn)步，筆跡鑒別水平日益提高，有些技術(shù)已 經(jīng)達(dá)到實(shí)用水平而進(jìn)入市場(chǎng)，如 聯(lián)機(jī) 簽名識(shí)別系統(tǒng)等。 從另外的角度看，筆跡鑒別又可以分為 文本依存筆跡鑒別和文本獨(dú)立筆跡鑒 - 8 - 別 。 文本依存筆跡鑒別問(wèn)題鑒于對(duì)書(shū)寫(xiě)文字內(nèi)容有固定限制，因此相對(duì)容易解決，然而應(yīng)用范圍較 窄；而在文本獨(dú)立的情況下，由于對(duì)書(shū)寫(xiě)內(nèi)容不加限制，問(wèn)題就變得 復(fù)雜了。到目前為止，對(duì)于文本獨(dú)立的筆跡，世界上還沒(méi)有準(zhǔn)確而高效的鑒別系統(tǒng)投入市場(chǎng) 。 物特征識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì) 利用生物特征識(shí)別技術(shù)，人們開(kāi)發(fā)了指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、虹膜識(shí)別、面部特征識(shí)別、聯(lián)機(jī)手寫(xiě)簽字識(shí)別等多種系統(tǒng)，很多系統(tǒng)都已經(jīng)發(fā)展成熟并得 以應(yīng)用。這些系統(tǒng)很好的解決了傳統(tǒng)安全保護(hù)方式存在的隱患，提供了相對(duì)便捷、精確的身份識(shí)別方法。 綜觀這些生物特征識(shí)別技術(shù)，每一種方法在解決了某方面的問(wèn)題的同時(shí)也都存在著自身的缺點(diǎn)和局限性。在對(duì)身份鑒定的準(zhǔn)確性及安全性要求日益提高的今天，僅靠單一生物特征有時(shí)是無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際需要的。如果將兩種或兩種以上的生物特征結(jié)合，將會(huì)使識(shí)別系統(tǒng)的性能得到很大的提高。因此，將不同特征、不同鑒別方式結(jié)合，以建立基于多生物特征的身份鑒定系統(tǒng)，正得到越來(lái)越多研究人員的關(guān)注。這種結(jié)合多種生理或行為特征進(jìn)行人的身份識(shí)別的多生物特征識(shí)別技術(shù) 是生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì) 【 12】 。 國(guó)外已經(jīng)有研究者利用人臉和語(yǔ)音等多種特征相結(jié)合進(jìn)行人物的身份鑒別。由 配合特定的硬件，利用目前日益普及的數(shù)字?jǐn)z像頭，將一個(gè)人的面貌、聲音和嘴唇運(yùn)動(dòng) 3種生物特征相結(jié)合，使得系統(tǒng)的誤識(shí)率與單一特征相比大大下降 。 多生物特征識(shí)別的缺點(diǎn)就是系統(tǒng)復(fù)雜、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大、計(jì)算量大。這里計(jì)算量大是一個(gè)很重要的問(wèn)題，包括生物特征的圖像預(yù)處理、特征提取與識(shí)別分類(lèi)等。而實(shí)際應(yīng)用中往往需要系統(tǒng)快速作出判決，即要求系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性。 解決實(shí)時(shí)性問(wèn)題有兩種辦法：一是采用更高效的算法，二是在硬件上建立專(zhuān)用電路 (其中后者是許多實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)的較好的解決方案。 線簽名識(shí)別的基本問(wèn)題 簽名識(shí)別本質(zhì)上屬于文本依存的筆跡鑒別問(wèn)題。有聯(lián)機(jī)和脫機(jī)兩種形式。聯(lián) - 9 - 機(jī)簽名鑒別 通過(guò) 從書(shū)寫(xiě)采集板獲得的書(shū)寫(xiě)壓力、運(yùn)筆速度、位置等信息提取特征 。隨著采集設(shè)備的不斷進(jìn)步， 聯(lián)機(jī)簽名識(shí)別 水平 也 日益提高， 目前已有一些聯(lián)機(jī)簽名識(shí)別系統(tǒng) 達(dá)到實(shí)用水平而進(jìn)入市場(chǎng)。 脫機(jī)簽名識(shí)別則主要依賴(lài)對(duì)簽名圖像的識(shí)別 ，可使用的信息較少 ，因而識(shí)別難度比較大 。 無(wú)論是聯(lián)機(jī)還是脫機(jī)的情況 ，偽造 的 簽名都有這樣三類(lèi)【 13】：隨機(jī)偽造簽名，即其他書(shū)寫(xiě)者的真實(shí)簽名；簡(jiǎn)單偽造簽名，即沒(méi)有刻意模仿的簽名或粗劣的模仿品；熟練的偽造簽名，這一類(lèi)偽造品在字形上與真實(shí)簽名非常接近。在聯(lián)機(jī)書(shū)寫(xiě)的情形下，由于書(shū)寫(xiě)動(dòng)態(tài)特征（壓力、速度等）是無(wú)法模仿的，所以三類(lèi)偽造品都可以由計(jì)算機(jī)自動(dòng)鑒； 而 對(duì)離線簽名來(lái)說(shuō)，由于只能從形狀上判斷，所以熟練的偽造品只有筆跡鑒定專(zhuān)家才可以準(zhǔn)確鑒別，計(jì)算機(jī)自動(dòng)鑒別的難度非常大。 簽名自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)與其它 基于生物特征的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 的工作原理大體相同：首先是采集樣本，然后是特 征提取，根據(jù)樣本所具有 的獨(dú)特和唯 一的特征，用一種算法為其分配一個(gè)特征代碼，并把這一代碼存入數(shù)據(jù)庫(kù)， 最后當(dāng)需要鑒定某人 的 身份時(shí)，再用某種特征匹配算法將存入數(shù)據(jù)庫(kù)的此人的特征代碼與被識(shí)別人的特征相匹配，從而 鑒定 其身份。 對(duì) 離線簽名認(rèn)證 來(lái)說(shuō)， 一個(gè)基本問(wèn)題 就 是缺乏建立在簽名內(nèi)在特征和 合理的形狀描述子之上的有效的簽名表示方法。 根據(jù) 研究【 14】，手寫(xiě)簽名是人手快速運(yùn)動(dòng)的結(jié)果。這樣，當(dāng)預(yù)先建立一個(gè)書(shū)寫(xiě)框架時(shí)（比如銀行支票），簽名的形 狀隨時(shí)間推移基本上不會(huì)有太大的變化。這就是所謂的“時(shí)間不變性”，這種不變性使得對(duì)同一個(gè)人的 簽名的描述稱(chēng)為可能。除了這種 穩(wěn)定性， 簽名還有另外一個(gè)特征，那就是不同次簽名書(shū) 寫(xiě)軌跡的局部變化 的不穩(wěn)定性 ，這種 局部 變化是和書(shū)寫(xiě)者的身份密切相關(guān)的 。正是這種局部不穩(wěn)定性導(dǎo)致了難以對(duì)所有人的簽名建立一種 恰當(dāng)?shù)?形狀描述子。舉例來(lái)說(shuō)， 圖 同一個(gè)人的 10 個(gè)簽名細(xì)化之后放置在圖 像中間并重疊的結(jié)果，可以看出，這些 簽名的整體角度和朝向是基本一致的，但是局部變化卻 很難描述 。 - 10 - 圖 一個(gè)人的若干次簽名骨架重疊的結(jié)果 從 分類(lèi) 識(shí)別的角度來(lái)看， 簽名認(rèn)證的主要問(wèn)題在于缺乏足夠的訓(xùn)練樣本。在實(shí)際應(yīng)用中，用戶(hù)在登記時(shí)書(shū) 寫(xiě)的簽名樣本一般只有幾個(gè)到十幾個(gè)，否則太多的要求會(huì)使得系統(tǒng)的易用性和用戶(hù)友好程度 很 差。至于假簽名樣本，則根本無(wú)法獲得。此外，隨著時(shí)間的推移以及其它主客觀因素影響，用戶(hù)后來(lái)的簽名可能會(huì)跟原先登記的簽名有比較大的不同，這時(shí)會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)識(shí)別率下降的問(wèn)題。當(dāng)然不僅離線簽名認(rèn)證，聯(lián)機(jī)簽名和其它一些 基于行為特征的 生物特征識(shí)別中都存在這種問(wèn)題。 總體來(lái)說(shuō)，離線簽名的計(jì)算機(jī)自動(dòng) 鑒 別的難度是非常大的。盡管如此，我們還是可以利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)鑒別系統(tǒng)幫助人類(lèi)專(zhuān)家解決一定的鑒別工作。 這是因?yàn)閷?shí)際上多數(shù)的偽造簽名都不是高超的贗品，在所有 的偽造簽名中，隨機(jī)贗品和簡(jiǎn)單贗品幾乎占到 95【 15】，因此可以用計(jì)算機(jī)快速排除此類(lèi)偽造簽名。 國(guó)外的許多研究也正是針對(duì)隨機(jī)偽造 簽名 和簡(jiǎn)單偽造簽名的鑒別展開(kāi)的。 線簽名 鑒別 技術(shù) 的 分類(lèi)